一种集成系统运行状态的全链条监测系统及方法与流程

1.本发明涉及系统运行监测技术领域，具体涉及一种集成系统运行状态的全链条监测系统及方法。


背景技术：

2.面对能源紧张的形势，低能耗、少污染、可持续发成为发展的必由之路。全球范围内，利用信息化手段实现能源的节约、增展效、安全保障等已经成为各国共识。我国公路沿线能源资源禀赋优越但形态差异大，且公路网络涉及高原、山地、沙漠等不同运行场景，导致沿线可再生低碳能源开发利用难度大，公路总耗能中低碳能源占比低于1％，供能自洽率低；交通运转运维用能需求多元且时空耦合复杂，而低碳能源供给形式多样，故存在多种形态能源间的灵活变换困难，导致自洽能源系统的集约控制难度加大、能源利用效率低。
3.以山西省高速公路分布式能源系统为案例，该系统为用户提供监测、分析、控制、评估、维护等技术服务，集数据采集与处理、运行监测、实时分析、信息展示等功能于一体，在保证网络安全的前提下，为用户进行能源监测、控制与调度优化以及设备运维提供了手段，虽然山西省高速公路分布式能源系统能够监测数据，且有效使用清洁能源，环境污染少，但是监测系统构建场景单一，监测数据少，仅检测到设备用电数据，不能有效体现能源转换率，而且不能对电站集成系统进行异常预警，会导致异常处理存在滞后性。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种集成系统运行状态的全链条监测系统及方法，以解决现有技术中监测系统构建场景单一，监测数据少，仅检测到设备用电数据，不能有效体现能源转换率，而且不能对电站集成系统进行异常预警，会导致异常处理存在滞后性的技术问题。
5.为解决上述技术问题，本发明具体提供下述技术方案：
6.一种集成系统运行状态的全链条监测系统及方法，包括工业监测网络模块、多能源设备运行参数采集模块、云端数据读取存储模块和电站多数据监控分析模块，其中，
7.所述工业监测网络模块包括rs485总线、sps控制器、双向逆变器、mppt控制器、zkm48风机控制器和艾默生配电控制器，所述sps控制器、双向逆变器、mppt控制器、zkm48风机控制器和艾默生配电控制器均挂接在rs485总线上以实现与多个能源设备的数据交互；
8.所述多能源设备运行参数采集模块包括cpu芯片、寄存器、rs485通讯接口，所述cpu芯片与寄存器、rs485通讯接口均电性连接，所述rs485通讯接口与所述rs485总线通讯连接以构成多能源设备运行参数的参数采集通道，以实现cpu芯片通过所述参数采集通道获得多个能源设备的运行参数并对运行参数进行数据解析存储到寄存器；
9.所述云端数据读取存储模块包括物联网数据接入模块、云服务器和云数据库，所述云服务器中内置有数据采集程序，所述多能源设备运行参数采集模块、物联网数据接入模块、云服务器和云数据库依次通讯连接，以实现云服务器通过数据采集程序发送modbus
协议控制cpu芯片读取寄存器内数据，以及对读取的数据进行数据解析并存入云数据库；
10.所述电站多数据监控分析模块包括电站集成系统运行状态分析模块和远程监控模块，所述远程监控模块与所述云端数据读取存储模块、电站集成系统运行状态分析模块通讯连接，所述远程监控模块包括远程终端以及内置于远程终端上的基于mvc架构的远端网页监控界面，以读取电站集成系统运行状态的实时数据并直观显示，所述电站运行分析模块包括能源数据分析模块和电站状态预判定模块，以实现对多个能源设备数据进行分析得到电站集成系统运行状态。
11.作为本发明的一种优选方案，所述能源设备包括太阳能方阵、交流负载方阵、风机方阵、油机方阵、直流负载方阵以及蓄电池组，所述sps控制器与太阳能方阵、蓄电池组均电性连接，所述双向逆变器与交流负载方阵、蓄电池组均电性连接，所述mppt控制器与太阳能方阵、蓄电池组均电性连接，所述zkm48风机控制器与风机方阵、蓄电池组均电性连接，所述艾默生配电控制器与油机方阵、直流负载方阵和蓄电池组均电性连接，所述太阳能方阵、交流负载方阵、风机方阵、油机方阵、直流负载方阵均与蓄电池组电性连接。
12.作为本发明的一种优选方案，所述远端网页监控界面包括数据查询显示单元、油机启停单元以及异常预警单元，所述数据查询显示单元用于向云数据库发送查询指令读取各个太阳能方阵、风机方阵和油机方阵中的发电量、发电电压和发电电流，监控各个交流负载方阵和直流负载方阵的用电量、用电电压和发电电流，蓄电池组的存电量和温度数据并使用图表显示；
13.所述有机启停单元用于根据电站集成系统的总体发电量和总体用电量来启停油机方阵，其中，当用总体电量大于总体发电量的时候，异常预警单元会发出报警并提示需要打开油机方阵启动发电，当总体发电量大于或等于总体用电量的时候关闭油机方阵停止发电。
14.作为本发明的一种优选方案，所述能源数据分析模块包括风光发电方阵不同时段发电量分析单元、风光发电方阵发电效率分析单元、总体输出量分析单元和发电利用率分析单元，所述风光发电方阵不同时段发电量分析单元用于根据24h太阳能方阵、风机方阵每1个小时的发电量数据制作出折线图，以分析出太阳能和风能在不同时段的发电量，所述风光发电方阵发电效率分析单元用于计算出太阳能方阵发电效率和风机发电效率，其中，所述太阳能方阵发电效率的计算公式为：
15.η
光
＝q
光
/sh；
16.式中，q
光
为太阳能方阵总发电量；s为太阳能方阵的总体面积；h为太阳能的总体辐射量；
17.所述风机发电效率的计算公式为：
18.η
风
＝q
风
/rvm；
19.式中，q
风
为风机方阵的总发电量，r为叶片半径，m为风机个数，v为平均风速；
20.所述总体输出量分析单元用于统计电站集成系统的总体发电量，所述总体发电量的计算公式为：
21.q
总
＝q
光
+q
风
+q
油
；
22.式中，q
总
为总体发电量，q
油
为油机方阵的总发电量；
23.所述发电利用率分析单元用于统计电站集成系统的发电利用率，所述发电利用率
的计算公式为：
24.f＝q
负载
/q
总
；
25.式中，f为发电利用率，q
负载
为交流负载方阵和直流负载方阵的总用电量。
26.作为本发明的一种优选方案，本发明提供了一种根据所述的集成系统运行状态的全链条监测系统的监测方法，包括以下步骤：
27.步骤s1、所述cpu芯片通过参数采集通道向能源设备发送数据的查询指令，在能源设备接收到查询指令后通过参数采集通道向cpu芯片返回与查询指令相符的设备数据，cpu芯片在接收到设备数据后依需求进行数据解析并将解析后的设备数据存储至寄存器中；
28.步骤s2、所述云服务器通过数据采集程序向cpu芯片发送modbus协议的读取指令，cpu芯片接收到modbus协议的读取指令后调取寄存器中存储的设备数据，并通过相应的modbus回码格式将设备数据返回至云服务器，云服务器接收所述设备数据后进行数据解析并将解析受的设备数据存储至云数据库中；
29.步骤s3、所述远程监控模块向云服务器发送读取指令，云服务器接收到读取指令后调取云数据库中存储的设备数据返回至远程监控模块，远程监控模块接收到设备数据后将设备数据传输至电站运行分析模块，电站运行分析模块接收设备数据后进行设备数据分析以实现对电站集成系统的运行状态的预判定，并将预判定结果返回远程监控模块进行电站集成系统的异常预警和油机启停操作以实现对电站集成系统的远程控制来保证电站集成系统的平稳运行。
30.作为本发明的一种优选方案，所述步骤s2中，cpu芯片在接收到modbus协议的读取指令时，首先对读取指令进行crc16校验判断读取指令的格式正确性。
31.作为本发明的一种优选方案，所述步骤s3中，所述云服务器的数据读取方法包括：
32.数据采集程序运行启动云服务器并监听云服务器端口，等待远程监控模块中远程终端通过远端网页监控界面连接；
33.当监测到远程终端接入时，云服务器获得对应dtu的ip和端口并启动自动发送读取指令，设置6min向cpu芯片发送一次读取指令以读取到对应寄存器的设备数据存储值对应的云数据中；
34.当云数据库中存储完设备数据后，云服务器向远程终端发送完成指令后等待远程终端的读取指令，在接收到远程终端的读取指令后进行crc16校验。
35.作为本发明的一种优选方案，所述远程监控模块接收到设备数据后，将设备数据存储在远程终端的存储器上，并由数据查询显示单元对设备数据进行实时显示。
36.作为本发明的一种优选方案，所述电站运行分析模块接收设备数据后进行设备数据分析以实现对电站集成系统的运行状态的预判定，包括：
37.在远程终端上提取出位于当前设备数据的一段前置时序上的一组前置设备数据，将前置设备数据与当前设备数据以时序进行排列得到一组运行分析数据，将一组运行分析数据中的时序作为lstm神经网络的输入项，将一组运行分析数据中的设备数据作为lstm神经网络的输出项，利用lstm神经网络基于输入项和输出项进行网络训练得到设备数据预测模型，所述设备数据预测模型的函数表达式为：
38.s＝lstm(t)；
39.式中，s为设备数据的模型标识符，t为设备数据时序的模型标识符，lstm为lstm神
经网络的模型标识符；
40.选取当前设备数据的一个后置时序，并将后置时序输入至设备数据预测模型得到后置时序的设备数据预测值，将所述设备数据预测值输入能源数据分析模块进行数据分析得到后置时序处电站集成系统中风光发电方阵不同时段发电量、风光发电方阵发电效率、总体输出量和发电利用率，并将后置时序处电站集成系统的用电量与发电量进行比较，其中，
41.若后置时序处的所述总体用电量大于总体发电量，则判定后置时序处的电站集成系统处于发电异常状态，通过异常预警单元提前在当前时序处提示后置时序处需开启油机方阵启动油机发电；
42.若后置时序处的所述总体发电量大于或等于总体用电量，则判定后置时序处的电站集成系统处于发电正常状态，通过异常预警单元提前在当前时序处提示后置时序处需关闭油机方阵停止油机发电；
43.所述设备数据的时序为远程监控模块接收设备数据的时序。
44.作为本发明的一种优选方案，所述总体发电量包括太阳能方阵的总发电量、风机方阵总发电量以及油机方阵的总发电量之和，所述总体用电量包括交流负载方阵和直流负载方阵的总用电量，太阳能方阵的总发电量为各个太阳能方阵的发电量之和，风机方阵的总发电量为各个风机方阵的发电量之和，油机方阵的总发电量为各个油机方阵的发电量之和，交流负载方阵的总用电量为各个交流负载方阵的用电量之和，所述直流负载方阵的总用电量为各个直流负载方阵的用电量之和。
45.本发明与现有技术相比较具有如下有益效果：
46.本发明设计了基于rs485总线和modbus协议的数据采集系统，并采用mvc架构的数据显示界面，实现了混合能源电站发电参数的远程监测，管理员不用在发电现场即可实现对混合能源电站的监控，并在风光能量不足时，打开油机为负载提供电量，云服务器根据采集到的数据可对电站各发电方阵的不同方阵、不同时段的发电量进行分析评价，为电站的性能分析依据发电效率做出判断，并构建设备数据预测模型对设备数据进行预判，从而对电站集成系统的运行状态进行预判，以及进行提前的异常处理，降低异常运行的影响。
附图说明
47.为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。
48.图1为本发明实施例提供的全链条监测系统结构总体框图；
49.图2为本发明实施例提供的全链条监测系统结构详细框图；
50.图3为本发明实施例提供的云服务器的数据读取方法流程图。
51.图中的标号分别表示如下：
52.1-工业监测网络模块；2-多能源设备运行参数采集模块；3-云端数据读取存储模块；4-电站多数据监控分析模块。
具体实施方式
53.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
54.如图1和图2所示，本发明提供了一种集成系统运行状态的全链条监测系统及方法，包括工业监测网络模块、多能源设备运行参数采集模块、云端数据读取存储模块和电站多数据监控分析模块，其中，
55.工业监测网络模块包括rs485总线、sps控制器、双向逆变器、mppt控制器、zkm48风机控制器和艾默生配电控制器，sps控制器、双向逆变器、mppt控制器、zkm48风机控制器和艾默生配电控制器均挂接在rs485总线上以实现与多个能源设备的数据交互；
56.rs485作为工业现场常用的通信方式之一，具有抗噪声干扰良好、传输距离长且总线上可以接多个收发器等特点，符合对包含混合能源的电站集成系统对多能源方阵监控的要求。通过设计主控cpu芯片的rs485端口并连接工业监测网络，通过向工业监测网络发送不同控制器的读取指令来采集各个能源方阵的数据。
57.多能源设备运行参数采集模块包括cpu芯片、寄存器、rs485通讯接口，cpu芯片与寄存器、rs485通讯接口均电性连接，rs485通讯接口与rs485总线通讯连接以构成多能源设备运行参数的参数采集通道，以实现cpu芯片通过参数采集通道获得多个能源设备的运行参数并对运行参数进行数据解析存储到寄存器；
58.由于电站集成系统的采集数据量大且种类多因此采用modbus通信协议传输数据，传输协议采用modbus通信协议，modbus协议是工业控制网络中用于对自控设备进行访问的主从式通信协议，通过此协议可使自控设备和其他设备自由通信，modbus协议包括ascii、rtu、tcp等模式，可支持传统的rs232、rs422、rs485和以太网传播。
59.云端数据读取存储模块包括物联网数据接入模块、云服务器和云数据库，云服务器中内置有数据采集程序，多能源设备运行参数采集模块、物联网数据接入模块、云服务器和云数据库依次通讯连接，以实现云服务器通过数据采集程序发送modbus协议控制cpu芯片读取寄存器内数据，以及对读取的数据进行数据解析并存入云数据库；
60.云服务器中数据采集程序的软件编写采用.net技术完成的，并将数据存入sql server数据库中。软件编写基于b/s架构，设计服务端等待远程终端的连接。
61.电站多数据监控分析模块包括电站集成系统运行状态分析模块和远程监控模块，远程监控模块与云端数据读取存储模块、电站集成系统运行状态分析模块通讯连接，远程监控模块包括远程终端以及内置于远程终端上的基于mvc架构的远端网页监控界面，以读取电站集成系统运行状态的实时数据并直观显示，电站运行分析模块包括能源数据分析模块和电站状态预判定模块，以实现对多个能源设备数据进行分析得到电站集成系统运行状态。
62.基于mvc架构的远端网页监控界面，管理员不需要安装任何软件，即可实现对包含混合能源的电站集成系统进行监控。在远端网页监控界面进入查询界面且5min没有任何操作时远端网页监控界面会自动刷新并查询电站的数据一次，保证数据显示的实时性。
63.能源设备包括太阳能方阵、交流负载方阵、风机方阵、油机方阵、直流负载方阵以
及蓄电池组，sps控制器与太阳能方阵、蓄电池组均电性连接，双向逆变器与交流负载方阵、蓄电池组均电性连接，mppt控制器与太阳能方阵、蓄电池组均电性连接，zkm48风机控制器与风机方阵、蓄电池组均电性连接，艾默生配电控制器与油机方阵、直流负载方阵和蓄电池组均电性连接，太阳能方阵、交流负载方阵、风机方阵、油机方阵、直流负载方阵均与蓄电池组电性连接。
64.远端网页监控界面包括数据查询显示单元、油机启停单元以及异常预警单元，数据查询显示单元用于向云数据库发送查询指令读取各个太阳能方阵、风机方阵和油机方阵中的发电量、发电电压和发电电流，监控各个交流负载方阵和直流负载方阵的用电量、用电电压和发电电流，蓄电池组的存电量和温度数据并使用图表显示；
65.有机启停单元用于根据电站集成系统的总体发电量和总体用电量来启停油机方阵，其中，当用总体电量大于总体发电量的时候，异常预警单元会发出报警并提示需要打开油机方阵启动发电，当总体发电量大于或等于总体用电量的时候关闭油机方阵停止发电。
66.能源数据分析模块包括风光发电方阵不同时段发电量分析单元、风光发电方阵发电效率分析单元、总体输出量分析单元和发电利用率分析单元，风光发电方阵不同时段发电量分析单元用于根据一日24h太阳能方阵、风机方阵每1个小时的发电量数据制作出折线图，以分析出太阳能和风能在不同时段的发电量，风光发电方阵发电效率分析单元用于计算出太阳能方阵发电效率和风机发电效率，其中，太阳能方阵发电效率的计算公式为：
67.η
光
＝q
光
/sh；
68.式中，q
光
为太阳能方阵总发电量；s为太阳能方阵的总体面积；h为太阳能的总体辐射量；
69.风机发电效率的计算公式为：
70.η
风
＝q
风
/rvm；
71.式中，q
风
为风机方阵的总发电量，r为叶片半径，m为风机个数，v为平均风速；
72.总体输出量分析单元用于统计电站集成系统的总体发电量，总体发电量的计算公式为：
73.q
总
＝q
光
+q
风
+q
油
；
74.式中，q
总
为总体发电量，q
油
为油机方阵的总发电量；
75.发电利用率分析单元用于统计电站集成系统的发电利用率，发电利用率的计算公式为：
76.f＝q
负载
/q
总
；
77.式中，f为发电利用率，q
负载
为交流负载方阵和直流负载方阵的总用电量。
78.基于上述集成系统运行状态的全链条监测系统，本发明提供了一种监测方法，包括以下步骤：
79.步骤s1、cpu芯片通过参数采集通道向能源设备发送数据的查询指令，在能源设备接收到查询指令后通过参数采集通道向cpu芯片返回与查询指令相符的设备数据，cpu芯片在接收到设备数据后依需求进行数据解析并将解析后的设备数据存储至寄存器中；
80.步骤s2、云服务器通过数据采集程序向cpu芯片发送modbus协议的读取指令，cpu芯片接收到modbus协议的读取指令后调取寄存器中存储的设备数据，并通过相应的modbus回码格式将设备数据返回至云服务器，云服务器接收设备数据后进行数据解析并将解析受
的设备数据存储至云数据库中；
81.步骤s2中，cpu芯片在接收到modbus协议的读取指令时，首先对读取指令进行crc16校验判断读取指令的格式正确性。
82.由于混合能源电站采集数据量大且种类多因此采用modbus通信协议传输数据。其查询命令格式如表1所示。
83.表1rtu模式modbus查询命令格式
[0084][0085]
云服务器向cpu芯片发送查询指令，cpu芯片在接收到命令时，首先对其进行crc16校验判断格式是否正确，并根据指令查询对应寄存器中的值以
[0086]
表2rtu模式modbus回码格式
[0087][0088]
回码的格式返回至云服务器中。云服务器在接收回码后，对回码进行解包，获得所需要查询的数据并存入相应云数据库中。其回码格式如表2所示。
[0089]
步骤s3、远程监控模块向云服务器发送读取指令，云服务器接收到读取指令后调取云数据库中存储的设备数据返回至远程监控模块，远程监控模块接收到设备数据后将设备数据传输至电站运行分析模块，电站运行分析模块接收设备数据后进行设备数据分析以实现对电站集成系统的运行状态的预判定，并将预判定结果返回远程监控模块进行电站集成系统的异常预警和油机启停操作以实现对电站集成系统的远程控制来保证电站集成系统的平稳运行。
[0090]
如图3所示，步骤s3中，云服务器的数据读取方法包括：
[0091]
数据采集程序运行启动云服务器并监听云服务器端口，等待远程监控模块中远程终端通过远端网页监控界面连接；
[0092]
当监测到远程终端接入时，云服务器获得对应dtu的ip和端口并启动自动发送读取指令，设置6min向cpu芯片发送一次读取指令以读取到对应寄存器的设备数据存储值对应的云数据中；
[0093]
当云数据库中存储完设备数据后，云服务器向远程终端发送完成指令后等待远程终端的读取指令，在接收到远程终端的读取指令后进行crc16校验。
[0094]
远程监控模块接收到设备数据后，将设备数据存储在远程终端的存储器上，并由数据查询显示单元对设备数据进行实时显示。
[0095]
电站运行分析模块接收设备数据后进行设备数据分析以实现对电站集成系统的运行状态的预判定，包括：
[0096]
在远程终端上提取出位于当前设备数据的一段前置时序上的一组前置设备数据，
将前置设备数据与当前设备数据以时序进行排列得到一组运行分析数据，将一组运行分析数据中的时序作为lstm神经网络的输入项，将一组运行分析数据中的设备数据作为lstm神经网络的输出项，利用lstm神经网络基于输入项和输出项进行网络训练得到设备数据预测模型，设备数据预测模型的函数表达式为：
[0097]
s＝lstm(t)；
[0098]
式中，s为设备数据的模型标识符，t为设备数据时序的模型标识符，lstm为lstm神经网络的模型标识符；
[0099]
选取当前设备数据的一个后置时序，并将后置时序输入至设备数据预测模型得到后置时序的设备数据预测值，将设备数据预测值输入能源数据分析模块进行数据分析得到后置时序处电站集成系统中风光发电方阵不同时段发电量、风光发电方阵发电效率、总体输出量和发电利用率，并将后置时序处电站集成系统的用电量与发电量进行比较，其中，
[0100]
若后置时序处的总体用电量大于总体发电量，则判定后置时序处的电站集成系统处于发电异常状态，通过异常预警单元提前在当前时序处提示电站管理员后置时序处需开启油机方阵启动油机发电；
[0101]
若后置时序处的总体发电量大于或等于总体用电量，则判定后置时序处的电站集成系统处于发电正常状态，通过异常预警单元提前在当前时序处提示电站管理员后置时序处需关闭油机方阵停止油机发电；
[0102]
实现在当前时序处预测出电站集成系统在后置时序处的运行情况，在预测处异常时在当前时序处就提前向管理员进行预警提示，以帮助管理员异常运行发生前就进行预先调整，降低异常发生所造成的影响。
[0103]
设备数据的时序为远程监控模块接收设备数据的时序。
[0104]
总体发电量包括太阳能方阵的总发电量、风机方阵总发电量以及油机方阵的总发电量之和，总体用电量包括交流负载方阵和直流负载方阵的总用电量，太阳能方阵的总发电量为各个太阳能方阵的发电量之和，风机方阵的总发电量为各个风机方阵的发电量之和，油机方阵的总发电量为各个油机方阵的发电量之和，交流负载方阵的总用电量为各个交流负载方阵的用电量之和，直流负载方阵的总用电量为各个直流负载方阵的用电量之和。
[0105]
本发明设计了基于rs485总线和modbus协议的数据采集系统，并采用mvc架构的数据显示界面，实现了混合能源电站发电参数的远程监测，管理员不用在发电现场即可实现对混合能源电站的监控，并在风光能量不足时，打开油机为负载提供电量，云服务器根据采集到的数据可对电站各发电方阵的不同方阵、不同时段的发电量进行分析评价，为电站的性能分析依据发电效率做出判断，并构建设备数据预测模型对设备数据进行预判，从而对电站集成系统的运行状态进行预判，以及进行提前的异常处理，降低异常运行的影响。
[0106]
基于modbus协议的混合能源电站远程监控系统，实现了对混合能源电站各发电方阵参数远程、实时监控。通过长期的运行表明，该系统运行安全、可靠并且能够快速的获取电站参数。将所获得的数据进行发电效率、不同时段发电量、电站发电量的利用率的分析计算，为混合能源电站设计及各发电方阵的分配提供了可靠依据。
[0107]
以上实施例仅为本技术的示例性实施例，不用于限制本技术，本技术的保护范围由权利要求书限定。本领域技术人员可以在本技术的实质和保护范围内，对本技术做出各
种修改或等同替换，这种修改或等同替换也应视为落在本技术的保护范围内。